Use of Smartphone Health Apps Among Patients Aged 18 to 69 Years in Primary Care: Population-Based Cross-sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The World Health Organization has defined mobile health (mHealth) as the "use of mobile and wireless technologies to support the achievement of health objectives." Smartphones currently represent one of the main media forms for mHealth democratization. Health apps can be an interesting tool for changing health behaviors. However, their use in France is still poorly documented. OBJECTIVE: The main aim of this study was to evaluate the frequency of use of health apps among patients consulting in the primary care setting in France. The secondary aims were to evaluate the use of health apps according to the sociodemographic and medical characteristics of patients and to determine their use. METHODS: A population-based cross-sectional survey was carried out between November 2017 and January 2018 in the Grenoble area of France among patients aged between 18 and 69 years who were consulting at 13 primary care physician offices. Patients were provided with anonymous paper self-questionnaires. The main criterion for participation was the use of a smartphone health app, defined for the purpose of this study as any app supporting patients in efforts to be healthy. RESULTS: The participation rate was 49.27% (739/1500; 95% CI 46.7%-51.8%). The smartphone use was estimated at 82.6% (597/723; 95% CI 79.6%-85.2%). Of 597 smartphone owners, 47.7% (283/595; CI 43.6%-51.6%) used at least one smartphone health app. Health apps identified in this study were mainly related to wellness, prevention, and fitness (66.1%), as well as medication, treatments, and follow-up care (50.0%). The main factors associated with health app use were: use of social networks (odds ratio [OR] 3.4, 95% CI 2.1-5.3), age under 30 years (OR 2.7, CI 1.4-4.9), city size between 5001 and 10,000 inhabitants (OR 1.8, CI 1.1-2.8), and city size more than 10,000 inhabitants (OR 2.1, CI 1.4-3.2). CONCLUSIONS: In this survey, nearly one out of two patients reported the use of smartphone health apps, which are currently focused on wellness, prevention, and fitness, and are largely used by the younger population. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03351491; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03351491.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».